1 前世今生：NGRAM

NGRAM：将词当成一个离散的单元（因此存在一定的局限性，没有考虑到词与词之间的关系）
neural network language model：只能处理定长序列，训练慢。使用RNN之后有所改善

2 两种训练方式：CBOW，Skip-gram

CBOW（通过附近词预测中心词）、
Skip-gram（通过中心词预测附近的词）

2.1 CBOW步骤

变量：词表大小V, 维度N，窗口大小C；N一般取50~300
步骤：

• 输入层：上下文窗口内的C个词的onehot表示
• 隐藏层1: 权重矩阵𝑊 + 激活函数
  （V维表示降到N维表示）（所有的权重矩阵相同，即共享权重矩阵）
  𝑊_𝑉×𝑁 ,将 𝑉×𝐶映射为 𝑁×𝐶
  word2vec中激活函数，用了简单取平均；
• 隐藏层2: 权重矩阵W‘ + 激活函数
  （N维升维到V维）
  𝑊′𝑁×𝑉 ,将 𝑁×1映射为 𝑉×1
• 输出层：softmax 激活函数，将值归一化到0~1之间 y

• 用BP+梯度下降优化cost function y和真实y之间的距离，迭代优化参数 𝑊、𝑊′
• 收敛result：y是V维向量，每个元素取值0~1, 将最大元素值，还原为onehot编码，就是最终结果了。

实际使用：得到第一个矩阵W之后，我们就能得到每个单词的词向量了。

训练示例：I drink coffee everyday
1、第一个batch：I为中心词，drink coffee为上下文，即使用单词drink coffee来预测单词I，即输入为X_drink和X_coffee，输出为X_I，然后训练上述网络；
2、第二个batch：drink为中心词，I和 coffee everyday为上下文，即使用单词I和coffee everyday，即输入为X_I和X_coffee、X_everyday，输出为X_drink，然后训练上述网络；
3、第三个batch：coffee为中心词，I coffee 和 everyday为上下文，同理训练网络；
4、第四个batch：everyday为中心词，drink coffee为上下文，同理训练网络。
然后重复上述过程（迭代）3-5次（epoehs）左右即得到最后的结果。
具体的第三个batch的过程可见word2vec是如何得到词向量的？。得到的结果为[0.23,0.03,0.62,0.12]，此时结果是以coffee为中心词的词向量，每个位置表示的是对应单词的概率，例如该词向量coffee的概率为0.62。
需要注意的是每个batch中使用的权重矩阵都是一模一样的

2.2 skip-gram 步骤

思路同CBOW, 只是输入是1个词，输出是C个词；
一般用BP训练得到参数，预测用一次前向传播；

• 输入层：中心词的embedding表示，
  looktable查表【Vd 表，每个词作为中心词的表示】得到中心词的embedding 表示[1300]
  例如：你 真 漂亮。根据 真，预测其上下文的情况

• 隐藏层： [W 大小为30010000], Vd 大小，是每个词作为背景词的表示

• 输出层：经过softmax，得到每个词的概率。
  (0.3, 0.5, 0.7,）， （0.1，0.9，0.1）
  你出现在真之前的概率是0.3，之后是0.1；
  真出现在真之前的概率是0.5，之后是0.9
  漂亮出现在真之前的概率是0.7，之后是0.1

用蒙特卡洛模拟的方法根据哪些概率值去采样，就能得到一个具体的上下文。

然后就是优化了，使得输入的词之间“真漂亮”之间的概率足够大。
写出目标函数：

• T是语料库单词的总个数，p(wt+j|wt)是已知当前词wt，预测周围词的总概率对数值
  > - 训练数据： ( input word, output word ) 单词对input word和output word都是one-hot编码的向量。最终模型的输出是一个概率分布。

3 问题优化

word2vec结合了CBOW, skip-gram的方法 训练得到参数𝑊,
针对CBOW和SKIP-gram，样本大以及不均衡问题，在计算中做了很多优化；

可以看到，NNLM计算中，两个问题导致计算量大；
词表维度大；
softmax计算量大
sofmax归一化需要遍历整个词汇表，

解决方案
将常见的单词组合（word pairs）或者词组作为单个“words”来处理。
对高频次单词进行抽样来减少训练样本的个数。

层次softmax 实质上生成一颗带权路径最小的哈夫曼树，让高频词搜索路径变小；
负采样更为直接，实质上对每一个样本中每一个词都进行负例采样；这样每个训练样本的训练只会更新一小部分的模型权重，从而降低计算负担。

事实证明，对常用词抽样并且对优化目标采用“negative sampling”不仅降低了训练过程中的计算负担，还提高了训练的词向量的质量。

3.1 层次softmax

问题：
计算量瓶颈：
词表大
softmax计算大
每次更新更新参数多，百万数量级的权重矩阵和亿万数量级的训练样本

1）用huffman编码做词表示
2）把N分类变成了log(N)个2分类。 如要预测的term（足球）的编码长度为4，则可以把预测为’足球’，转换为4次二分类问题，在每个二分类上用二元逻辑回归的方法（sigmoid）；
3）逻辑回归的二分类中，sigmoid函数导数有很好的性质，𝜎′(𝑥)=𝜎(𝑥)(1−𝜎(𝑥))
4）采用随机梯度上升求解二分类，每计算一个样本更新一次误差函数

从根节点到叶子节点的唯一路径编码了这个叶子节点所属的类别
代价：增强了词与词之间的耦合性
Word2Vec中从输入到隐层的过程就是Embedding的过程。

在word2vec中，约定左子树编码为1，右子树编码为0，同时约定左子树的权重不小于右子树的权重。

在霍夫曼树中，隐藏层到输出层的softmax映射不是一下子完成的，而是沿着霍夫曼树一步步完成的，因此这种softmax取名为"Hierarchical Softmax"。

二元逻辑回归的方法，即规定沿着左子树走，那么就是负类(霍夫曼树编码1)，沿着右子树走，那么就是正类(霍夫曼树编码0)。判别正类和负类的方法是使用sigmoid函数，即：

基于层次softmax的CBOW和SKIP_GRAM梯度推导以及训练过程

3.1.1 Hierarchical Softmax的缺点与改进

如果我们的训练样本里的中心词𝑤是一个很生僻的词，那么就得在霍夫曼树中辛苦的向下走很久.
负采样就是结局这个问题的
Negative Sampling就是这么一种求解word2vec模型的方法，它摒弃了霍夫曼树，采用了Negative Sampling（负采样）的方法来求解，下面我们就来看看Negative Sampling的求解思路

3.2 负采样

gensim的word2vec 默认已经不采用分层softmax了, 因为𝑙𝑜𝑔21000=10也挺大的；如果huffman的根是生僻字，则分类次数更多；
所以这时候负采样就派上了用场

Negative Sampling由于没有采用霍夫曼树，每次只是通过采样neg个不同的中心词做负例，就可以训练模型，因此整个过程要比Hierarchical Softmax简单。

不过有两个问题还需要弄明白：
1）如果通过一个正例和neg个负例进行二元逻辑回归呢？
2） 如何进行负采样呢？

基于负采样的CBOW和SKIP_GRAM梯度推导以及训练过程

3.2.1负采样怎么做的

所有的参数都在训练中调整的话，巨大计算量
负采样每次让一个训练样本仅仅更新一小部分的权重
现在只更新预测词以及neg个负例词的权重

随机选择一小部分的negative words（比如选5个negative words）来更新对应的权重。
我们也会对我们的“positive” word进行权重更新（在我们上面的例子中，这个单词指的是”quick“）。

在论文中，作者指出指出对于小规模数据集，选择5-20个negative words会比较好，对于大规模数据集可以仅选择2-5个negative words。

3.2.2 如何选择negative words

“一元模型分布（unigram distribution）”来选择“negative words”。
出现频次越高的单词越容易被选作negative words。

每个单词被赋予一个权重，即f(wi)， 它代表着单词出现的频次。
公式中开3/4的根号完全是基于经验的，论文中提到这个公式的效果要比其它公式更加出色。
你可以在google的搜索栏中输入“plot y = x^(3/4) and y = x”，然后看到这两幅图（如下图），仔细观察x在[0,1]区间内时y的取值，有一小段弧形，取值在y=x函数之上。

负采样的C语言实现非常的有趣。unigram table有一个包含了一亿个元素的数组，这个数组是由词汇表中每个单词的索引号填充的，并且这个数组中有重复，也就是说有些单词会出现多次。那么每个单词的索引在这个数组中出现的次数该如何决定呢，有公式P(wi)V，也就是说计算出的负采样概率1亿=单词在表中出现的次数。
有了这张表以后，每次去我们进行负采样时，只需要在0-1亿范围内生成一个随机数，然后选择表中索引号为这个随机数的那个单词作为我们的negative word即可。一个单词的负采样概率越大，那么它在这个表中出现的次数就越多，它被选中的概率就越大。

3.2.3 为什么需要做采样：

skip_gram 解决高频词训练样本太大的问题：
原始训练样本：

• 1.对于高频词。会产生大量的训练样本。
  -2.(“fox”, “the”) 这样的训练样本并不会给我们提供关于“fox”更多的语义信息，因为“the”在每个单词的上下文中几乎都会出现。
  常用词出现概率很大，样本数量远远超过了我们学习“the”这个词向量所需的训练样本数。

Word2Vec通过“抽样”模式来解决这种高频词问题。
它的基本思想如下：对于我们在训练原始文本中遇到的每一个单词，它们都有一定概率被我们从文本中删掉，而这个被删除的概率与单词的频率有关。
Z(wi)即单词wi在语料中出现频率

当Z(wi)<=0.0026时，P(wi)=1.0。当单词在语料中出现的频率小于0.0026时，它是100%被保留的，这意味着只有那些在语料中出现频率超过0.26%的单词才会被采样。
当Z(wi)<=0.00746时，P(wi)=0.5，意味着这一部分的单词有50%的概率被保留。
当Z(wi)<=1.0时，P(wi)=0.033，意味着这部分单词以3.3%的概率被保留。

4 问题

4.1 词袋模型到word2vec改进了什么？

词袋模型(Bag-of-words model)是将一段文本（比如一个句子或是一个文档）用一个“装着这些词的袋子”来表示，这种表示方式不考虑文法以及词的顺序。而
在用词袋模型时，文档的向量表示直接将各词的词频向量表示加和。通过上述描述，可以得出词袋模型的两个缺点：

词向量化后，词与词之间是有权重大小关系的，不一定词出现的越多，权重越大。 词与词之间是没有顺序关系的。
而word2vec是考虑词语位置关系的一种模型。通过大量语料的训练，将每一个词语映射成一个低维稠密向量，通过求余弦的方式，可以判断两个词语之间的关系，word2vec其底层主要采用基于CBOW和Skip-Gram算法的神经网络模型。

因此，综上所述，词袋模型到word2vec的改进主要集中于以下两点：

考虑了词与词之间的顺序，引入了上下文的信息
得到了词更加准确的表示，其表达的信息更为丰富

5 代码

import jieba
import os
import re
import pandas as pd
from gensim.models.word2vec import Word2Vec
import gensimclass TrainWord2Vec(object):"""训练得到一个Word2Vec模型"""def __init__(self, data, stopword, new_path, num_features=100, min_word_count=1, context=4, incremental=False):"""定义变量:param data: 用于训练胡语料:param stopword: 停用词表:param num_features:  返回的向量长度:param min_word_count:  最低词频:param context: 滑动窗口大小:param incremental: 是否进行增量训练:param old_path: 若进行增量训练，原始模型路径"""self.data = dataself.stopword = stopwordself.num_features = num_featuresself.min_word_count = min_word_countself.context = contextself.incremental = incremental#self.old_path = old_pathself.new_path = new_pathdef clean_text(self):"""采用结巴分词函数分词:param corpus: 待分词的Series序列:return: 分词结果，list"""# 去除无用字符pattern = re.compile(r'[\sA-Za-z～()（）【】%*#+-\.\\\/:=：__,，。、;；“”""''’‘？?！!<《》>^&{}|=……]')corpus_ = self.data.apply(lambda s: re.sub(pattern, '', str(s)))# 分词text = corpus_.apply(jieba.lcut)# 过滤通用词text = text.apply(lambda cut_words: [word for word in cut_words if word not in self.stopword])return textdef get_model(self, text):"""从头训练word2vec模型:param text: 经过清洗之后的语料数据:return: word2vec模型"""model = Word2Vec(text, vector_size=self.num_features, min_count=self.min_word_count, window=self.context)return modeldef update_model(self, text):"""增量训练word2vec模型:param text: 经过清洗之后的新的语料数据:return: word2vec模型"""model = Word2Vec.load(self.old_path)  # 加载旧模型model.build_vocab(text, update=True)  # 更新词汇表model.train(text, total_examples=model.corpus_count, epochs=20)  # epoch=iter语料库的迭代次数；（默认为5）  total_examples:句子数。return modeldef train(self):"""主函数，保存模型"""# 加入自定义分析词库#jieba.load_userdict("add_word.txt")text = self.clean_text()if self.incremental:model = self.update_model(text)else:model = self.get_model(text)model.train(text, total_examples=model.corpus_count, epochs=20)# 保存模型model.wv.save_word2vec_format(self.new_path, binary=True)if __name__ == '__main__':corpus = []infile = "/dataset/sentence_sim/V1_6/data/qiwei/single"stop_file = "qiwei_vocab_no_in.txt"w2v_file = 'w2v_qiwei.bin'for file_i in ["train.csv", "test.csv"]:corpus.append(pd.read_csv(os.path.join(infile, file_i))["text"])corpus = corpus[0].append(corpus[1])print(len(corpus))stopword = []with open(stop_file, "r") as f:for info in f.readlines():stopword.append(info.strip())new_model_path = w2v_filemodel = TrainWord2Vec(corpus, stopword, new_model_path)model.train()